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Python自动化炒股：利用PyTorch Lightning和TensorFlow进行深度学习股票价格预测。代码说明数据获取：使用yfinance获取苹果公司历史数据（可替换为其他股票代码）数据预处理：归一化处理滑动窗口生成时间序列数据（60天窗口）按时间顺序分割训练集/测试集（80%/20%）模型实现：PyTorch Lightning：双层LSTM结构，自动处理训练流程TensorFlow：双层LSTM结构，手动编译和训练可视化：对比实际价格与两种模型的预测结果。

以上代码中，分别使用 PyTorch Lightning 和 TensorFlow 构建了深度学习模型，用于预测股票价格。代码首先获取并处理数据，然后定义并训练模型，最后对模型进行评估和可视化。